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基于物理主机过载检测的虚拟机动态整合方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 虚拟机动态整合方法第10页
        1.2.2 基于统计的虚拟机动态整合方法第10-12页
        1.2.3 基于智能算法的虚拟机动态整合方法第12-13页
    1.3 论文的组织结构第13-14页
第二章 云数据中心的虚拟资源管理第14-19页
    2.1 引言第14页
    2.2 虚拟机迁移第14-15页
    2.3 虚拟机动态整合第15-17页
        2.3.1 概述第15-16页
        2.3.2 物理主机过载检测第16页
        2.3.3 虚拟机迁移选择第16-17页
        2.3.4 虚拟机放置第17页
        2.3.5 低负载物理主机确定第17页
    2.4 虚拟机动态整合性能的评价指标第17-18页
    2.5 本章小结第18-19页
第三章 基于自适应过载阈值选择的虚拟机动态整合方法第19-34页
    3.1 引言第19页
    3.2 数据中心能耗估算第19-20页
    3.3 自适应过载阈值选择第20-24页
        3.3.1 过载阈值选择的MDP模型第20-22页
        3.3.2 状态转移概率在线估计第22-23页
        3.3.3 选择过载阈值的AOTS算法第23-24页
    3.4 虚拟机迁移选择第24-25页
    3.5 虚拟机放置第25页
    3.6 AOTS-VMDC虚拟机动态整合方法第25-27页
    3.7 实验与分析第27-32页
        3.7.1 实验相关说明第27页
        3.7.2 实验结果及分析第27-32页
    3.8 本章小结第32-34页
第四章 基于贝叶斯网络的虚拟机动态整合方法第34-48页
    4.1 引言第34页
    4.2 基于贝叶斯网络的虚拟机迁移估计模型第34-38页
        4.2.1 数据中心假设第34页
        4.2.2 物理主机过载概率估计第34-35页
        4.2.3 虚拟机迁移概率估计模型第35-37页
        4.2.4 基于BNEM的虚拟机迁移概率估算第37-38页
    4.3 BN-VMDC虚拟机动态整合方法第38-42页
        4.3.1 自适应物理主机过载检测第38页
        4.3.2 虚拟机迁移选择第38-40页
        4.3.3 虚拟机放置第40页
        4.3.4 虚拟机动态整合方法第40-42页
    4.4 实验与分析第42-47页
        4.4.1 实验相关说明第42页
        4.4.2 实验结果及分析第42-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 能耗感知与多资源过载概率约束的虚拟机动态整合方法第48-70页
    5.1 引言第48页
    5.2 虚拟机整合的优化模型第48-51页
        5.2.1 相关定义第48-49页
        5.2.2 数据中心能耗估算第49页
        5.2.3 虚拟机迁移次数第49页
        5.2.4 多资源过载概率估算第49-50页
        5.2.5 多资源约束的多目标优化问题描述第50-51页
    5.3 EC-VMDC虚拟机动态整合方法第51-57页
        5.3.1 虚拟机迁移选择第51-52页
        5.3.2 虚拟机放置第52-53页
        5.3.3 低负载物理主机确定第53-55页
        5.3.4 虚拟机动态整合方法第55-57页
    5.4 实验与分析第57-69页
        5.4.1 实验相关说明第57-58页
        5.4.2 与单资源虚拟机动态整合方法比较第58-63页
        5.4.3 与多资源虚拟机动态整合方法比较第63-69页
    5.5 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
    6.1 论文总结第70-71页
    6.2 未来工作展望第71页
    6.3 技术路线第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第77页

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